句子训练

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Matlab代码复制后无法运行的句子训练
这份文件包含了基于句子描述视频的基础语言学习代码,由Haonan Yu和Jeffrey Mark Siskind在ACL 2013上发布。该算法核心来自普渡大学CCCP小组,基础设施主要由DARPA Mind's Eye计划在南卡罗来纳州的普渡大学-多伦多大学开发。
训练包
训练包,包含有用的训练资料。
训练流程
利用卡方检验,再次筛选特征词,降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份,分别进行验证和训练,并计算平均分类准确率作为性能指标。
PyTorch FSRCNN 训练测试代码和预训练权重
PyTorch 平台上的深度学习模型,用于图像超分辨率:FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM
Matlab函数安全句子分离和缩写处理技巧
Matlab开发中的一个简单函数,可安全将字符数组中的句子分离成单元格,避免误将缩写词或首字母缩略词分割错误。此外,用户可以通过添加例外到abbreviation.mat文件来自定义缩写处理。
FastText训练集
提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。
33万精选优美句子数据库构建过程
数据清洗与精炼过程: 初始数据导入: 共导入超过 150 万条句子记录。 去除冗余信息: 清除每行句子前的序号。 内容审核: 剔除包含敏感词汇的句子。 长度筛选: 保留长度在 10 到 155 字之间的句子,确保句子完整性与阅读体验。 质量评估: 人工筛选,去除表达不佳、语义不通顺的句子。 去重: 消除重复句子,最终得到 33 万多条精选优美句子。 句子分类与整理 对句子进行主题分类,利用数据库 GROUP BY 功能,最终整理出 9 千多个类别。
Oracle基础训练
Oracle基础训练,涵盖最基础的要点,掌握后即可入门。
级联训练器指定真实标签,训练检测器
级联训练器是一个交互式应用程序,管理图像列表中矩形ROI的选择和定位,用于设定训练算法的基础标签,并创建全新的级联分类器。该工具支持添加、删除、旋转、排序图像,以及粘贴ROI到一系列图像中的新功能。用户可以通过键盘快捷键简化操作,方便训练检测器和多ROI的选择与管理。
使用Matlab开发NMEA 0183句子读取器
将NMEA 0183(国家海洋电子协会)句子(或字符串)读入Matlab结构。